基于毫米波雷達(dá)的果園單木冠層信息提取

楊 洲，李 洋，段潔利，徐 興，余家祥，申東英，袁浩天

·農(nóng)業(yè)信息與電氣技術(shù)·

基于毫米波雷達(dá)的果園單木冠層信息提取

楊 洲1,3，李 洋1，段潔利1，徐 興2※，余家祥1，申東英1，袁浩天1

（1. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，廣州 510642； 2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院，廣州 510642； 3. 嘉應(yīng)學(xué)院廣東省山區(qū)特色農(nóng)業(yè)資源保護(hù)與精準(zhǔn)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，梅州 514015）

為解決當(dāng)前果園探測技術(shù)難以在惡劣的果園環(huán)境中提取果樹冠層信息的問題。該研究將毫米波雷達(dá)應(yīng)用于果園冠層探測，搭建了基于毫米波雷達(dá)的果園冠層探測系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)掃描得到了果園點(diǎn)云，檢測和估算得到每棵果樹的株高、冠幅和體積參數(shù)。針對毫米波雷達(dá)在不同距離下產(chǎn)生點(diǎn)云密度不同的問題，該研究提出了一種基于可變軸的橢球模型自適應(yīng)密度聚類算法，用以提高果樹點(diǎn)云識(shí)別效果，進(jìn)而使用Alpha-shape算法和隨機(jī)抽樣一致算法（Random Sample Consensus）對果樹進(jìn)行了表面重建和結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取。通過與人工測量數(shù)據(jù)比較，該研究提出的聚類算法可以有效的識(shí)別和提取單木冠層點(diǎn)云，代表果樹識(shí)別精度的1 分?jǐn)?shù)為 93.7%；檢測到的果樹的株高和冠幅的平均相對誤差分別為8.7%和8.1%，決定系數(shù)分別為0.84和0.92，均方根誤差分別為16.39和7.82 cm；使用Alpha-shape算法計(jì)算得到平均果樹體積為5.6 m3，相比傳統(tǒng)幾何法測量體積，體積計(jì)算準(zhǔn)確度提高了59.4%。該研究表明毫米波雷達(dá)可以用于果園冠層信息的準(zhǔn)確提取，為采集果園冠層信息提供了技術(shù)，對農(nóng)業(yè)信息采集和自動(dòng)化作業(yè)技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。

雷達(dá)；機(jī)械化；冠層信息；點(diǎn)云處理；密度聚類；單木識(shí)別

0 引 言

果園精準(zhǔn)施藥技術(shù)可以根據(jù)果樹冠層信息（如冠層高度、體積、直徑等）改變施藥量，從而有效的提高農(nóng)藥利用率，一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)[1-2]。果樹冠層信息采集技術(shù)可以為施藥設(shè)備提供可靠的噴霧決策，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施藥的關(guān)鍵和前提。進(jìn)入21世紀(jì)以來，研究人員將光學(xué)[3]、超聲波、立體視覺[4]和激光雷達(dá)（Laser Radar）等先進(jìn)傳感技術(shù)應(yīng)用于果樹冠層信息采集，并與傳統(tǒng)果園作業(yè)設(shè)備相結(jié)合，創(chuàng)造了一批現(xiàn)代化果園農(nóng)業(yè)機(jī)械[5]，實(shí)現(xiàn)了靶標(biāo)探測[6-7]、冠層信息采集[8-11]、農(nóng)藥精準(zhǔn)噴 施[12-13]。

激光雷達(dá)具有分辨率強(qiáng)、精度高和響應(yīng)時(shí)間短的特點(diǎn)，所以在果園冠層信息提取方面表現(xiàn)出極大的優(yōu)勢[14]，Berk等[15]利用LiDAR提取到的蘋果樹點(diǎn)云數(shù)量和單個(gè)體積單元，成功建立了點(diǎn)云數(shù)量與冠層葉片面積之間的關(guān)系，并分析了精確施藥所需要的精度的水平；Wang等[16]結(jié)合3D同步定位與SLAM算法，使用LiDAR獲取了果樹點(diǎn)云信息，利用點(diǎn)云生成3D模型并成功提取到果樹株高和冠層體積。可以發(fā)現(xiàn)，激光雷達(dá)提取冠層點(diǎn)云信息的研究成果眾多，技術(shù)已經(jīng)相對成熟，但目前仍未大規(guī)模裝備到噴霧機(jī)上使用。對于光學(xué)、超聲波和立體視覺等傳感器，由于對環(huán)境要求較高，果園中的溫度、濕度和光照條件都會(huì)對其測量精度造成影響[17]，所以更適合在環(huán)境適宜的溫室中使用。

隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，毫米波雷達(dá)突破體積、功耗和成本等限制，已開始應(yīng)用于汽車電子和人體跟蹤識(shí)別領(lǐng)域[18-20]。在汽車電子方面， Zhao 等[21]使用毫米波雷達(dá)識(shí)別系統(tǒng)提取稀疏點(diǎn)云軌跡，在深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)幫助下，識(shí)別人體準(zhǔn)確率高達(dá)99%；Zhao等[22]提出基于毫米波雷達(dá)點(diǎn)云特征的算法來解決自動(dòng)駕駛情況下人車識(shí)別問題，結(jié)果表明，該方法具有極高的分類精度和魯棒性；Huang等[23]為了提高無人駕駛汽車在惡劣環(huán)境下的感知能力，使用低成本的毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)相結(jié)合，成功引導(dǎo)機(jī)器人穿過煙霧環(huán)境下的迷宮；在人體檢測方面，任偉等[24]提出一種雷達(dá)布置方案，利用毫米波雷達(dá)高分辨率特性區(qū)分多個(gè)目標(biāo)的呼吸頻率；元志安等[25]提出了一種距離多普勒熱圖序列檢測網(wǎng)絡(luò)模型，用來檢測人體跌倒姿態(tài)檢測，其準(zhǔn)確率可達(dá)96.67%。上述研究表明，毫米波雷達(dá)具有不受天氣影響、全天時(shí)、全天候[26]和穿透水霧[27]、煙塵的特點(diǎn)，在惡劣條件下可保持較強(qiáng)的感知能力，因此非常適合惡劣的農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán) 境[28]；并且其對人體的識(shí)別可以具體到細(xì)微的動(dòng)作，所以毫米波雷達(dá)的精度和分辨率可以滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)要求；同時(shí)毫米波雷達(dá)生產(chǎn)成本較低，可大規(guī)模裝配到小型噴霧機(jī)上，有利于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)機(jī)械的商業(yè)化量產(chǎn)。因此，探究毫米波雷達(dá)在果樹冠層信息采集上的應(yīng)用是非常必要的，可以為果園冠層信息采集提供新的技術(shù)方向，對精準(zhǔn)施藥技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。

本文將首次探討毫米波雷達(dá)提取果園單木冠層信息的可能性。使用基于毫米波雷達(dá)的果園冠層探測系統(tǒng)獲取點(diǎn)云。在傳統(tǒng)密度聚類算法基礎(chǔ)上，結(jié)合分辨率特性，提出一種適合毫米波雷達(dá)點(diǎn)云的聚類算法，實(shí)現(xiàn)果樹單木識(shí)別，進(jìn)而提取果樹株高和冠幅。采用Alpha-shape算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的三維重構(gòu)和體積參數(shù)的估算。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取

1.1.1 試驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本研究以自主搭建的基于毫米波雷達(dá)的果園冠層探測系統(tǒng)（下文簡稱探測系統(tǒng)）作為信息采集設(shè)備。探測系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集模塊、控制模塊和PC端組成，數(shù)據(jù)采集模塊包括毫米波雷達(dá)、旋轉(zhuǎn)編碼器和IMU（Inertial Measurement Unit）傳感器。系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中毫米波雷達(dá)為西安達(dá)豹電子科技有限公司研制的DB60M34A6435V1毫米波雷達(dá)，毫米波雷達(dá)和旋轉(zhuǎn)編碼器主要參數(shù)如表1所示；控制模塊采用STM32F103ZET6微控制器解析傳感器采集的數(shù)據(jù)；PC端通過不同指令代碼來控制探測系統(tǒng)，同時(shí)三維點(diǎn)云通過USB串口通訊傳送到PC端并顯示；為了獲取果園環(huán)境及果樹冠層信息，整個(gè)探測系統(tǒng)需搭載到試驗(yàn)車上，毫米波雷達(dá)安裝在試驗(yàn)車側(cè)面且高于地面基準(zhǔn)線1 m處，試驗(yàn)車由無刷直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)，可通過脈寬調(diào)制信號(hào)控制運(yùn)行速度。

使用TI公司上位機(jī)軟件mmWave_Demo_Visualizer 3.5.0生成CFG配置文件，使用該文件來配置毫米波雷達(dá)的檢測范圍、精度和最佳分辨率等性能，配置成功后毫米波雷達(dá)才可以正常運(yùn)行并獲取果園環(huán)境原始數(shù)據(jù)。為了得到果園環(huán)境點(diǎn)云，首先需要對毫米波雷達(dá)、IMU傳感器和旋轉(zhuǎn)編碼器采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，解析后可得到毫米波雷達(dá)三維點(diǎn)云、IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)編碼器位移數(shù)據(jù)，最后將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。本試驗(yàn)采集程序在Keil uVision5開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行，數(shù)據(jù)處理使用Matlab 2018a軟件完成。

圖1 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)圖

表1 毫米波雷達(dá)參數(shù)

1.1.2 試驗(yàn)環(huán)境與人工數(shù)據(jù)采集

試驗(yàn)于2021年4月2日在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)枇杷屬植物資源園（113.367 789°E，23.164 129°N）黃皮樹試驗(yàn)田中進(jìn)行。如圖2所示，試驗(yàn)田地面相對平坦，雜草較低，果樹間距為4.3 m。數(shù)據(jù)采集過程中，試驗(yàn)車以0.5 m/s速度行駛在樹列中心，毫米波雷達(dá)距離果樹為1.5 m，對冠層探測范圍呈圓錐形，設(shè)置其水平角度范圍為120°，垂直角度范圍為50°，數(shù)據(jù)刷新速率10 Hz。使用串口助手記錄實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，將點(diǎn)云存儲(chǔ)在筆記本電腦中。

圖2 探測系統(tǒng)掃描示意圖

對試驗(yàn)田中果樹的株高、冠幅和冠層體積等結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行實(shí)際測量。使用塔尺來測量果樹的高度，圍繞果樹每間隔120°測量一次，將測量值取平均值得到果樹株高。用直尺測量每棵樹的東西、南北、西北-東南和東北-西南4個(gè)方向最大冠徑處，得到每棵果樹4個(gè)方向的最大冠徑，取平均值后得到每棵果樹的冠幅參數(shù)[29]。對于果樹冠層的體積，采取幾何法進(jìn)行測量，從樹干最開始出現(xiàn)冠層的位置到果樹頂部每間隔40 cm測量一次直徑。每棵果樹的冠層體積定義為多個(gè)高度為40 cm的圓臺(tái)體積的總和。

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

在本研究中，首先對地面點(diǎn)云進(jìn)行擬合和分割，然后提出了一種基于可變軸的橢球模型自適應(yīng)密度聚類算法，該算法可以根據(jù)不同測量距離自適應(yīng)調(diào)整不同方向上的鄰域半徑，并通過點(diǎn)云密度來識(shí)別不同果樹冠層，最后從不同冠層點(diǎn)云中提取單株樹木的冠層信息。

1.2.1 點(diǎn)云預(yù)處理

如圖3所示，由于毫米波雷達(dá)x軸方向掃描范圍大，掃描過程中可以將果樹全覆蓋，所以實(shí)際安裝過程中，需將毫米波雷達(dá)繞y軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°，用x軸坐標(biāo)來表示果樹株高。

注： x、y和z軸分別代表自定義坐標(biāo)系深度方向、前進(jìn)方向和高度方向，xr、yr和zr軸分別代表目標(biāo)點(diǎn)的高度方向、深度方向和位移方向。

探測系統(tǒng)移動(dòng)過程中采集到的點(diǎn)坐標(biāo)是以毫米波雷達(dá)為坐標(biāo)原點(diǎn)輸出的，為實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云三維重建，需要將不同位置的點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到同一個(gè)坐標(biāo)系中，因此自定義一個(gè)坐標(biāo)系，以試驗(yàn)車起始位置為原點(diǎn)，沿樹列前進(jìn)方向?yàn)檩S，深度方向?yàn)檩S，高度方向?yàn)檩S。將毫米波雷達(dá)輸出的點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到所定義的坐標(biāo)系中，該步驟分兩階段進(jìn)行轉(zhuǎn)換：第一階段，數(shù)據(jù)的每個(gè)坐標(biāo)都繞y軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°，用表示；第二階段，將所得坐標(biāo)繞1軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°，用表示。

式中（1，1，1）和（，，）分別是毫米波雷達(dá)輸出的點(diǎn)坐標(biāo)兩次旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)值；R和R1為兩次變換的旋轉(zhuǎn)矩陣，繞旋轉(zhuǎn)軸逆時(shí)針為正，順時(shí)針為負(fù)，其表達(dá)式分別為

探測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程是對周圍地理環(huán)境的掃描。毫米波雷達(dá)探測的范圍廣、距離遠(yuǎn)，雖然在進(jìn)行雷達(dá)配置時(shí)可以限制其探測的范圍和距離，但考慮到果樹信息的完整性，還是設(shè)置了較高的探測上限。所以如圖4a所示，采集到的點(diǎn)云中會(huì)包含大量的地面信息。并且毫米波雷達(dá)具有很強(qiáng)的穿透性，在掃描范圍內(nèi)，可能會(huì)采集到與目標(biāo)果樹相鄰的另一列果樹信息。但從毫米波雷達(dá)原理中可以看出，當(dāng)分辨率一定時(shí)，目標(biāo)距離越遠(yuǎn)，雷達(dá)分辨能力越弱，生成的點(diǎn)云越少，稀疏的點(diǎn)云已 無法提供有效的冠層信息。這些點(diǎn)云不僅對數(shù)據(jù)處理造成一定程度的干擾，而且會(huì)增加數(shù)據(jù)處理的時(shí)間和難度。

為了解決上述問題，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，采用設(shè)置感興趣區(qū)域ROI（Region of Interest）的方法對經(jīng)過式（1）和（2）變換后的點(diǎn)云進(jìn)行處理。探測系統(tǒng)采集到數(shù)據(jù)后，遍歷點(diǎn)云坐標(biāo)，根據(jù)探測系統(tǒng)位移距離和果園實(shí)際種植情況，設(shè)置軸坐標(biāo)范圍為0～5 m，軸坐標(biāo)范圍為0～30 m，軸坐標(biāo)范圍為–2～4 m。如圖4b所示，去除所有ROI范圍外的點(diǎn)云后，剩余點(diǎn)云中還包括大量地面點(diǎn)云。根據(jù)地面點(diǎn)云連續(xù)、數(shù)據(jù)量大且大致呈一個(gè)平面的特點(diǎn)，使用Matlab軟件提供的pcfitplane（）函數(shù)處理地面數(shù)據(jù)。該函數(shù)實(shí)質(zhì)是通過RANSAC（Random Sample Consensus）算法查找平面，最終返回所描述平面的幾何模型。設(shè)置內(nèi)點(diǎn)到平面的最大距離為0.2 m、平面法線向量為軸、最大角度距離為20°。如圖4c所示，擬合出地面后進(jìn)行分割，將地面點(diǎn)云從數(shù)據(jù)集中剔除。

1.2.2 基于可變軸的橢球模型自適應(yīng)密度聚類算法

如圖4d所示，經(jīng)過點(diǎn)云預(yù)處理后，可以觀察到較為清晰的冠層點(diǎn)云，但其中仍存在少量非冠層點(diǎn)云。非冠層點(diǎn)云主要分為2種，第一種是和pcfitplane（）函數(shù)擬合的平面距離較遠(yuǎn)的地面點(diǎn)云，這部分點(diǎn)云與冠層點(diǎn)云分隔明顯且較為緊湊。另一種是存在于2棵果樹之間，毫米波雷達(dá)識(shí)別到的離散的枝葉點(diǎn)，特征是距離冠層點(diǎn)云較近，但數(shù)量少且空間密度稀疏。不同的點(diǎn)云都具有獨(dú)特的密度特征，所以可通過區(qū)分不同區(qū)域的點(diǎn)云密度來識(shí)別冠層點(diǎn)云。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是1996年由Martin Ester提出的一種經(jīng)典的基于密度的聚類算法，它將數(shù)據(jù)集中緊密連接的高密度區(qū)間定義為簇，不同的簇被低密度區(qū)間分開[30]。該算法不需要預(yù)先設(shè)置聚類數(shù)[31]，具有處理任意大小和形狀數(shù)據(jù)集的能力，非常適合毫米波雷達(dá)點(diǎn)云的聚類。為了準(zhǔn)確描述DBSCAN算法，給出如下定義：

定義1（Eps鄰域）一個(gè)對象的Eps鄰域是指以對象為中心，以Eps為半徑的區(qū)域內(nèi)，即

Eps()={?|Dist(,)≤Eps} （5）

式中為數(shù)據(jù)集；Dist()為對象和對象之間的距離；Eps() 包含了數(shù)據(jù)集中與對象距離不大于Eps的所有對象。

圖4 冠層點(diǎn)云預(yù)處理

定義2（核心點(diǎn)）若存在對象?，不小于所設(shè)定的鄰域密度閾值MinPts，即滿足式（6）時(shí)，則稱對象是一個(gè)核心點(diǎn)。

|Eps()|≥MinPts（6）

式中|Eps()|表示對象的Eps鄰域?qū)ο髠€(gè)數(shù)。

定義3（邊界點(diǎn)）當(dāng)點(diǎn)不符合核心點(diǎn)條件，但屬于核心點(diǎn)的Eps時(shí)，則稱為邊界點(diǎn)。

定義4（噪聲點(diǎn)）給定數(shù)據(jù)集中，除核心點(diǎn)和邊界點(diǎn)以外的點(diǎn)稱為噪聲點(diǎn)。

定義5（直接密度可達(dá)）若存在對象?Eps()且對象滿足式（6），即對象在對象的Eps鄰域內(nèi)且對象為核心對象，則稱對象是從對象直接密度可達(dá)的。

定義6（密度可達(dá)）當(dāng)存在對象鏈1，2，…，p?；對于p?(0<<)，若p+1是從對象p直接密度可達(dá)，則稱對象p從對象1是密度可達(dá)的。密度可達(dá)是非對稱的。

定義7（密度相連）若存在對象?，使得對象和對象是從對象密度可達(dá)的，則稱對象和對象是密度相連的。

算法聚類過程是由密度可達(dá)關(guān)系導(dǎo)出最大密度相連的數(shù)據(jù)集合，最終聚類成一個(gè)簇。從以上定義可知，雖然DBSCAN算法不需要設(shè)置聚類數(shù)，但需提前確定鄰域半徑Eps和密度閾值MinPts兩個(gè)全局參數(shù)，且聚類效果對其設(shè)定的全局參數(shù)值較為敏感[6]。上文提到目標(biāo)距離毫米波雷達(dá)越遠(yuǎn)，所生成的點(diǎn)云越少。若使用同一鄰域半徑Eps，則距離毫米波雷達(dá)較近一側(cè)的冠層密度較高，距離越遠(yuǎn)密度越低。由于密度差異較大，算法會(huì)將一個(gè)冠層誤判成多個(gè)冠層。在確定核心點(diǎn)時(shí)，DBSCAN算法是通過歐式距離來確定的，即以任一點(diǎn)為中心，Eps為半徑，在空間坐標(biāo)系中確定一個(gè)球體，它將點(diǎn)在不同坐標(biāo)軸上的坐標(biāo)值等同看待。而毫米波雷達(dá)由于分辨率的原因，所確定的點(diǎn)坐標(biāo)在不同坐標(biāo)軸上的分辨能力存在差異，所以傳統(tǒng)DBSCAN算法并不適應(yīng)于毫米波雷達(dá)點(diǎn)云的聚類。為得到更好的聚類效果，將毫米波雷達(dá)分辨率參數(shù)和點(diǎn)云距離融合到DBSCAN算法中，提出一種基于可變軸的橢球模型自適應(yīng)密度聚類算法。

如圖5所示，毫米波雷達(dá)水平方向分辨率δ和垂直方向分辨率δ以角度單位表示，而距離方向分辨率δ則以距離單位表示，為方便建立模型，首先將3個(gè)參數(shù)的單位統(tǒng)一使用距離表示。

注：A和A′是目標(biāo)點(diǎn)；d表示目標(biāo)點(diǎn)到雷達(dá)的距離，m；δz為雷達(dá)垂直角度分辨率，(°)；δx為雷達(dá)水平角度分辨率，(°)；δy為雷達(dá)距離分辨率，m；Oxyz和Oexeyeze分別是以雷達(dá)和目標(biāo)點(diǎn)為原點(diǎn)建立的空間坐標(biāo)系；hz和hx分別表示橢圓模型的長半軸和中半軸。

設(shè)坐標(biāo)為（1,1,1），則點(diǎn)到毫米波雷達(dá)的距離表示為

毫米波雷達(dá)水平和垂直方向上分辨相鄰兩點(diǎn)的距離可表示為h和h

以為原點(diǎn)，h、h和δ分別為長半軸、中半軸和短半軸，在空間直角坐標(biāo)系中建立橢球模型，該模型在空間中是一個(gè)橢球，其方程為

算法實(shí)現(xiàn)過程如圖6所示，遍歷整個(gè)樣本集，尋找出所有滿足核心點(diǎn)條件的點(diǎn)組成核心點(diǎn)集，隨機(jī)選取中任意一個(gè)核心點(diǎn)，遍歷核心點(diǎn)在橢球模型內(nèi)的所有點(diǎn)，尋找與這些點(diǎn)密度可達(dá)的點(diǎn)，不斷擴(kuò)大當(dāng)前的聚類，生成一個(gè)簇，最終生成的簇其實(shí)是樣本集中所有與核心點(diǎn)密度相連的點(diǎn)。依次從核心點(diǎn)集中選擇下一個(gè)核心點(diǎn)重復(fù)以上步驟，直到所有核心點(diǎn)均被訪問完成。

圖6 密度聚類算法流程圖

1.2.3 計(jì)算果樹冠層信息

1）果樹株高的計(jì)算

經(jīng)過DBSCAN算法處理后，可以提取出單株樹木冠層的點(diǎn)云，由于點(diǎn)云的坐標(biāo)都是以毫米波雷達(dá)安裝位置為原點(diǎn)的，所以表示點(diǎn)云軸的坐標(biāo)值并不能代表果樹株高，真正的果樹株高可以在坐標(biāo)值的基礎(chǔ)上，通過式（10）計(jì)算得到。

式中表示不同果樹序號(hào)；H表示毫米波雷達(dá)檢測到的不同果樹株高，m；radar表示雷達(dá)以地面為基準(zhǔn)的垂直安裝高度，m；試驗(yàn)前進(jìn)行測量標(biāo)定，z表示每棵樹的點(diǎn)云中軸坐標(biāo)的最大值。

2）果樹冠幅的計(jì)算

本文將冠層點(diǎn)云在平面的投影定義為圓形，通過對點(diǎn)云投影進(jìn)行圓擬合可以得到冠幅值。現(xiàn)階段，大多數(shù)學(xué)者多采用最小二乘法對離散點(diǎn)云進(jìn)行曲線擬合，但將冠層點(diǎn)云投影到平面后，可以發(fā)現(xiàn)處于邊界位置的點(diǎn)云較為稀疏，這是由于所使用毫米波雷達(dá)分辨率較低導(dǎo)致產(chǎn)生了許多誤差較大的點(diǎn)。在進(jìn)行曲線擬合時(shí)，這樣的點(diǎn)被稱為離群點(diǎn)或局外點(diǎn)，而最小二乘法擬合的平方項(xiàng)對離群點(diǎn)非常敏感。因此本研究采用RANSAC算法對冠層點(diǎn)云進(jìn)行圓擬合。如圖7所示，RANSAC算法可以通過多次迭代的方式從包含大量離群點(diǎn)的數(shù)據(jù)集中估計(jì)出數(shù)學(xué)模型的參數(shù)，得到更接近實(shí)際情況的曲線模型。

圖7 冠層點(diǎn)云圓擬合

3）果樹冠層體積的計(jì)算

果樹冠層的體積是不包含間隙的所有枝葉體積的總和，本研究使用的毫米波雷達(dá)分辨率和精度較低，難以檢測到樹枝和葉片的表面信息，無法獲得嚴(yán)格意義上的冠層體積，但采集到的點(diǎn)云邊界數(shù)據(jù)可以較好的還原冠層凹凸不平的表面。相較于傳統(tǒng)幾何法測得的冠層體積，還原后得到的體積會(huì)更接近冠層的實(shí)際體積。為了還原冠層表面，本文使用Alpha-shape算法進(jìn)行三維重建[32-33]，Alpha-shape算法是目前應(yīng)用最廣泛的一種構(gòu)建點(diǎn)云三維模型的方法，算法可以從一堆離散的點(diǎn)云中提取邊界點(diǎn)，重建三維表面。算法本質(zhì)是設(shè)置一個(gè)半徑為Alpha的球在點(diǎn)云周圍滾動(dòng)，此時(shí)若Alpha取值合適，球就不會(huì)通過間隙掉落到點(diǎn)云內(nèi)部，當(dāng)遍歷所有邊界點(diǎn)后，最終可以得到點(diǎn)云的輪廓曲面。

1.2.4 精度驗(yàn)證

為了評價(jià)單木識(shí)別精度，引入統(tǒng)計(jì)學(xué)中的查準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）和1分?jǐn)?shù)，計(jì)算公式如下：

式中TP、FP、FN分別表示正確檢測、錯(cuò)誤識(shí)別和未 檢測到的果樹株數(shù)。其中表示正確檢測果樹株數(shù)占整個(gè)檢測結(jié)果的比例，表示正確檢測果樹株數(shù)占真實(shí)果樹株數(shù)的比例。1 是查準(zhǔn)率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，其最大值是1，最小值是0，1越高代表識(shí)別結(jié)果越 好[8-9]。

2 結(jié)果與分析

2.1 冠層單木識(shí)別結(jié)果

分別使用本研究聚類算法、DBSCAN算法和K-means算法處理采集的數(shù)據(jù)，結(jié)果如表2所示，并展示了其中5棵果樹的識(shí)別效果（圖8）。可以看出，對于DBSCAN算法，不同的全局參數(shù)導(dǎo)致的欠分割或過分割都會(huì)影響1分?jǐn)?shù)，其中，當(dāng)Eps1，MinPts20時(shí)，DBSCAN算法產(chǎn)生的聚類效果最佳，1分?jǐn)?shù)為80.3%；-Means算法運(yùn)算時(shí)間最短，但1得分低于使用最優(yōu)全局參數(shù)時(shí)的DBSCAN算法，同時(shí)其本身需要結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)設(shè)置值，并且不能去除點(diǎn)云中的非冠層點(diǎn)云，會(huì)對后續(xù)冠層參數(shù)的提取造成影響；本算法在融合了橢球模型后，雖然增加了一定的運(yùn)算時(shí)間，但由于其具有自適應(yīng)性，在使用過程中不需要多次尋找全局參數(shù)，所以從某種程度上來講，本算法更加節(jié)省時(shí)間，同時(shí)本算法的1分?jǐn)?shù)最高，為93.7%，其中查準(zhǔn)率為94.9%，召回率為92.5%。

表2 聚類算法性能分析

注：不同類型的符號(hào)簇表示算法識(shí)別到的不同果樹，圖a中識(shí)別為5棵，圖b識(shí)別為8棵，圖c中識(shí)別為3棵，圖d識(shí)別為5棵。

2.2 冠層信息提取結(jié)果

為了評估提取到的冠層信息精度，首先計(jì)算果樹株高和冠幅的平均相對誤差分別為8.7%和8.1%。此外，本研究采用線性擬合方法來確定實(shí)測值和提取值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并結(jié)合殘差圖驗(yàn)證擬合方程。如圖9所示，株高和冠幅的實(shí)測值與提取值線性關(guān)系顯著，決定系數(shù)2分別為0.84和0.92，均方根誤差RMSE分別為 16.39 和7.82 cm，但株高和冠幅的提取值出現(xiàn)了不同程度的高估。同時(shí)，所有殘差變化幅度在一定范圍內(nèi)，且較為均勻的分布在中軸線附近，因此擬合的線性關(guān)系成立。

圖9 冠層信息數(shù)據(jù)分析圖

2.3 冠層三維重構(gòu)與體積計(jì)算結(jié)果

使用Alpha-shape算法生成果樹3D模型，設(shè)置不同Alpha值對冠層體積進(jìn)行估算并與傳統(tǒng)幾何法測量值對比。當(dāng)Alpha=1時(shí)，重建的冠層模型較為合理，且所得體積值與幾何法測量值在數(shù)值波動(dòng)上符合度最高（圖10）。雖然2種方法對真實(shí)體積都存在高估現(xiàn)象，但計(jì)算結(jié)果中，幾何法始終大于Alpha-shape算法。這是因?yàn)閹缀畏y量時(shí)難以模擬冠層表面，導(dǎo)致果樹體積嚴(yán)重高估。使用幾何法計(jì)算得到的體積平均值為13.8 m3，Alpha-shape算法計(jì)算的平均值為5.6 m3，相比幾何法，Alpha-shape算法測量結(jié)果準(zhǔn)確度提高了59.4%。

圖10 Alpha=1時(shí)冠層重建及體積對比

3 結(jié) 論

本研究通過毫米波雷達(dá)獲取果樹的點(diǎn)云，提出了在果園環(huán)境中提取果樹冠層信息的方法，對掃描范圍內(nèi)果樹進(jìn)行單木識(shí)別，提取了單株果樹的株高、冠幅以及體積，結(jié)果表明：

1）采用基于可變軸的橢球模型自適應(yīng)密度聚類算法，可以準(zhǔn)確識(shí)別單株果樹并提取冠層點(diǎn)云，1分?jǐn)?shù)為93.7%。

2）對于果樹株高和冠幅的估算，所得結(jié)果與手工實(shí)測值相比，平均相對誤差分別為8.7%和8.1%，決定系數(shù)2分別為0.84和0.92，均方根誤差RMSE分別為16.39和7.82 cm。

3）使用Alpha-shape算法對果樹冠層點(diǎn)云進(jìn)行表層重構(gòu)，計(jì)算得到平均果樹體積為5.6 m3，減少了幾何法中多余間隙的存在，體積估算的準(zhǔn)確度提高了59.4%。

本文是毫米波雷達(dá)在果園探測領(lǐng)域中的初次探索，從試驗(yàn)結(jié)果來看，毫米波雷達(dá)可以應(yīng)用到果園探測領(lǐng)域，在滿足農(nóng)機(jī)信息化作業(yè)要求的同時(shí)，該技術(shù)還具有成本低、響應(yīng)快和全天候的特點(diǎn)，為推進(jìn)果園精準(zhǔn)施藥機(jī)械產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供技術(shù)支持。但仍存在一些問題有待進(jìn)一步的研究：1）由于所使用的毫米波雷達(dá)分辨率較低，只能提取到較為滿意的點(diǎn)云，而且沒有對冠層重疊、樹齡較大的果園進(jìn)行參數(shù)提取，還需利用高分辨率毫米波雷達(dá)在冠層密集的果園中進(jìn)行方法驗(yàn)證。2）對果樹實(shí)際體積的測量，相關(guān)文獻(xiàn)方法繁多，且都存在測量誤差，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，所以本文采用了最傳統(tǒng)的幾何法，但幾何法誤差太大，未能對體積實(shí)測值和提取值進(jìn)行對比分析。未來應(yīng)使用更精確的方法測量實(shí)際體積，對實(shí)測值與提取值進(jìn)行相關(guān)性分析。

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Extraction of the crown information of single tree in orchard based on millimeter wave radar

Yang Zhou1,3, Li Yang1, Duan Jieli1, Xu Xing2※, Yu Jiaxiang1, Shen Dongying1, Yuan Haotian1

(1.510642;2.510642;3.514015)

An accurate and rapid extraction of fruit tree canopy has been one of the most important steps to determine the precise application of pesticides in modern agriculture. However, the current detection cannot fully meet the harsh requirements in the complex environment of an orchard in recent years. In this study, a novel extraction system was proposed to identify the fruit tree canopy in an orchard using millimeter-wave radar. Firstly, the region of interest (ROI) was set to remove a large number of environmental point clouds, and then the random sampling was used to fit and segment the ground point clouds. Secondly, a density-based clustering was selected to integrate the resolution of millimeter-wave radar and the distance parameter of the point cloud. An adaptive density clustering was then established to deal with the different densities of the point cloud at different distances when using the millimeter-wave radar. As such, the neighborhood radius was adaptively adjusted in different directions, according to the distance from the point cloud to the radar. The point cloud density was then used to identify the fruit tree canopy, further improving the recognition performance of the point cloud. Finally, an Alpha-shape was selected to reconstruct the three-dimensional surface of the fruit tree. The optimal parameters of the three-dimensional reconstruction were achieved to evaluate the volume fromAlpha values and the geometric measurement. The random sampling was also used to extract the structural parameters. The parameters of the mathematical model were estimated from a data set with a large number of outliers using multiple iterations. A curve model was then obtained closer to the actual situation. In addition, a field test was conducted to verify the feasibility of the model in the Loquat Plant Resource Garden (113.367 789°E, 23.164 129°N) of South China Agricultural University on April 2th, 2021. 40 yellow-bark fruit trees were also scanned in the test. The results showed that a higher performance was achieved to effectively identify and extract the point clouds of a single tree canopy, where the F1 score was 93.7% for the recognition accuracy of fruit trees. Furthermore, the average relative errors of the plant height and crown width in the fruit trees were 8.7% and 8.1%, respectively, while the coefficients of determination were 0.84 and 0.92, respectively, and the root mean square errors were 16.39 and 7.82, respectively, compared with the manual measurement. In addition, the average volume of fruit trees was 5.6 m3 using Alpha-shape, increasing by 59.4% in the accuracy of volume, compared with the traditional. Nevertheless, two recommendations can be addressed during this time: 1) To identify the fruit trees with the overlapping canopies using a relatively higher resolution of millimeter-wave radar; 2) To quantitatively extract the volume of the fruit tree in the harsh sense. Anyway, the millimeter-wave radar can be widely expected to accurately extract the canopy information in an orchard. The finding can provide a new promising technology to extract the canopy information for the data collection and automatic operation in modern agriculture.

radar; mechanization; crown information; point cloud processing; density clustering; single tree recognition

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.020

S24

A

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2021-07-13

2021-09-16

廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2019B020223002）；國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2020YFD1000104）；財(cái)政部和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部：國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)（CARS-31-10）；廣東省教育廳科研項(xiàng)目(2020KZDZX1036)。

楊洲，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樗a(chǎn)機(jī)械化與信息化。Email: yangzhou@scau.edu.cn

徐興，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)智能信息處理。Email: xuzhexing@163.com